目录1、常用设定2、模型训练2.1、单GPU训练2.2、使用多个GPU进行训练3、模型推理1、常用设定1）默认使用4个GPU的分布式训练。2）ImageNet上所有pytorch样式的预训练主干都是由open-lab团队自己训练的，参考文章https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。其中ResNet样式主干基于ResNetV1c变体，其中输入主干中的7x7转换被三个3
转载
2024-08-23 07:56:00
273阅读
再看看纯集成显卡GPU的mobilenet-ssd 的推理性能, 测试平台是i5 7440HQ, 4核4线程, GPU是Gen9 的GT2, 24EU, 属于纯大白菜集成显卡 首先是FP32模型当Batch size =1时inference request(nireq) = 1时，即同时只有一个推理请求Latency = 13.6ms, Throughtput = 73FP
转载
2024-03-17 14:51:24
252阅读
近来做模型移植，接触到移动端推理框架，做一个总结：1. Android NNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（Tensorflow Lite，Caffe2等等）提供底层支持。这些API将会集成到所有的Android 8.1（以及更高版本）设备上。NNAPI高几层的系统架构如下图所示：2
转载
2024-03-21 22:05:54
409阅读
最近对一个大规模的图训练嵌入，发现相关的中文资料还是很欠缺的，把自己踩的一些坑记下来。本文主要针对
DGL和 PyTorch两个框架。 1 训练大规模图对于大规模图不能像小图一样把整张图扔进去训练，需要对大图进行采样，即通过Neighborhood Sampling方法每次采样一部分输出节点，然后把更新它们所需的所有节点作为输入节点，通过这样的方式做mini-ba
转载
2024-03-28 22:06:43
325阅读
1. TensorRT 的简介和安装TensorRT 是一种基于英伟达硬件的高性能的深度学习前向推理框架，本文介绍使用 TensorRT 在通用 GPU 上的部署流程。本地需先安装 CUDA，以 CUDA11.0、TensorRT-8.2.5.1 为例。首先，去 官网 下载（需先登录）对应的压缩包。Python 安装文件 whl 位于解压后根目录下的 python 文件夹内，pip 安装对应版本即
转载
2023-10-12 13:15:54
557阅读
测试机子配置： 1：AMD RX6600(显存8g)+i5 12600KF 16g内存 (台式机) 2：RTX 3070 laptop(显存8g)+i7 10870H 32g内存 (HP暗夜精灵笔记本) 两台电脑平均性能差不多，当然N卡肯定更好一点这边我们还是MS大发好，用MS的DirectML推理框架推理，虽然据小道消息反馈DML推理效率远不如Cuda，但是要知道DirectML的兼容性好啊，除
转载
2024-08-06 13:12:06
186阅读
一.项目介绍1.1 引言：本次项目分享来源于最近参加的【飞桨校园AI Day】AI Workshop活动，团队名：Soplaying，选择项目命题为“文档纠错程序”。其课题主要要求为：训练文档纠错数据集，并开发部署程序，实现上传word文件输出纠错结果。目前主要实现了文本纠错模型的训练以及前后端分离式的web端部署，支持输入文本或上传word文档，显示纠错后文本结果与保存。通过本项目的
转载
2024-09-12 19:20:02
111阅读
Day2 手势识别数据图片是这样的，对应的标签就是5手势识别数据集地址下载后进行解压!cd /home/aistudio/data/data23668 && unzip -qo Dataset.zip
!cd /home/aistudio/data/data23668/Dataset && rm -f */.DS_Store # 删除无关文件 `解压后的目录结构如下
01导读本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本系列课程中，你将学习到：numpy实现神经网络构建和梯度下降算法深度学习基础知识计算机视觉领域主要方向的原理、实践自然语言处理领域主要方向的原理、实践个性化推荐算法的原理、实践百度深度学习技术平台部资深研发工程师孙老师，在上一讲中为大家讲解了YOLO
# PyTorch 多GPU推理的科普
随着人工智能技术的发展，深度学习已经成为一种趋势。在训练深度学习模型时，使用单个GPU可能效率低下。因此，越来越多的开发者开始使用多GPU进行推理。PyTorch是一个强大的深度学习框架，支持多GPU计算，本文将探讨如何在PyTorch中实现多GPU推理，并附上示例代码。
## 1. 什么是多GPU推理？
多GPU推理是指利用多个GPU的计算能力来加速
原创
2024-09-06 04:27:38
839阅读
近日，国内拥有自主研发芯片架构的DPU芯片设计公司中科驭数宣布完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投、灵均投资以及老股东国新思创跟投。据透露，中科驭数本轮融资将主要用于第二代DPU芯片K2的流片以及后续的研发迭代。DPU（Data Processing Unit)是以数据为中心（Data-centric）的专用处理器，是后摩尔定律时代重要的算力芯片，DPU、CPU、GPU将组成数据智能时代算力的“三驾
转载
2024-09-26 15:29:52
63阅读
从Alexa和谷歌地图导航等语音助手，到Bing的对话搜索，人工智能已经成为许多人日常生活的一部分。这些任务需要执行深度学习推理，也可以被认为是将人工智能应用于场景。为人工智能提供动力的深度学习神经网络是基于大量数据进行训练的。将这种训练应用于数字世界——识别口语、图像或路标，或者建议你可能想买的衬衫或下一部要看的电影等，这就是推理。GPU上推理应用的范围之广可能让您大吃一惊。 从木材行业到古
GPU并行运算与CUDA编程--优化篇1.内存带宽受限Texture cache的利用__ldg()指定只读缓存Shared Memory的利用Constant cache的利用2.指令吞吐受限1.使用更快的指令2.使用intrinsic function3.减少Bank conflict4.减少warp里的指令发散3.延迟受限型1.增加active warp数量Occupancy2.从延迟源头解
转载
2024-03-17 14:47:09
258阅读
以下为博客全文由于设备的处理和能力有限，在移动设备上的计算密集型机器学习模型上运行推理，对资源的要求很高。虽然转换为定点模型是一种加速的方法，但我们的用户已经要求我们提供GPU支持作为加速原始浮点模型推理的选项，且不增加量化的额外复杂性和潜在的准确性损失。我们很高兴地宣布，随着TensorFlow Lite GPU后端开发者预览版的发布，你将能够利用移动GPU来选择模型训练(如下所示)，对于不支持
转载
2024-05-08 09:50:06
84阅读
从 ChatGPT 面世以来，引领了大模型时代的变革，除了大模型遍地开花以外，承载大模型进行推理的框架也是层出不穷，大有百家争鸣的态势。本文主要针对业界知名度较高的一些大模型推理框架进行相应的概述。vLLMGitHub: https://github.com/vllm-project/vllm简介vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中
本帖经过多方整理，大多来自各路书籍《GPGPU编程技术》《cuda高性能》
1 grid 和 block都可以用三元向量来表示：
grid的数组元素是block block的数组元素是grid 但是1.x计算能力的核心，grid的第三元必须为1.block的X和Y索引最大尺寸为512 2 通过__launch
转载
2024-04-22 23:00:59
99阅读
一.基本概念1.程序 一段静态代码2.进程 一段正在运行的程序,如360安全卫士3.线程 一段程序内部的执行路径,多线程就是指一个进程中有多个线程,如打开360安全卫士后可以同时开展木马查杀与垃圾清理连个线程 &nb
游戏的流畅度是玩家最关注的一个问题，也是游戏体验的重要指标，我们玩游戏的时候都会有相关的体验，就是一般台式计算机的用来玩游戏将会更加的流畅，这也为什么网吧都是使用台式机来玩游戏的原因了，很多人会问那么使用笔记本该怎样提升游戏的性能呢？ 使用笔记本游戏性能提高的方式可以参照下面的几种方式： 1、可以使用加速器(就比如：通过迅雷网游加速器、网易UU网游加
转载
2024-05-14 15:00:03
75阅读
近日，随着实验的深入，实验规模也越来越大，单张GPU的算力不够，同时，我又经常需要测试不同的模型，每次都搭建一个框架会很麻烦，所以我这次让框架与模型分离，以后只需要修改一点点内容就能马上上运行了原理Tensorflow多GPU运算有两种模式：异步模式，同步模式。异步模式时，不同GPU各自运行反向传播算法并独立的更新数据，这种模式理论上最快但是可能无法达到较优的训练结果。在同步模式下，各个GPU完成
转载
2024-03-25 23:05:41
45阅读
一、概述思路假设一台机器上有个GPU。给定需要训练的模型，每个GPU将分别独立维护一份完整的模型参数。在模型训练的任意一次迭代中，给定一个小批量，我们将该批量中的样本划分成份并分给每个GPU一份。然后，每个GPU将分别根据自己分到的训练数据样本和自己维护的模型参数计算模型参数的梯度。接下来，我们把k个GPU上分别计算得到的梯度相加，从而得到当前的小批量梯度。之后，每个GPU都使用这个小批量梯度分别
转载
2024-04-23 12:24:45
137阅读
